Abliterated：接入无审查 LLM API

基础 URL 与身份验证

我们的 API 遵循标准的 OpenAI 聊天补全接口。这意味着您只需更新基础 URL 和 API 密钥，即可重用现有的客户端、SDK 和代码片段。无需自定义标头或复杂的身份验证流程。

使用 https://api.abliterated.cc/v1 作为基础 URL。你可以在「获取 API 密钥」页面生成单个 API 密钥。使用 Google 登录或邮箱密码创建账户。密钥在创建后立即显示。请妥善保管该密钥，因为它可直接访问你的预付额度。注册无需手机号。

该服务提供单一的无审查大型语言模型，针对无审查编程 LLM 任务和通用推理进行了优化。您无需选择模型版本；接口会自动路由到 abliterated 模型。

聊天补全接口

主要交互点是 POST /v1/chat/completions 接口。将对话历史作为消息 JSON 数组发送。模型将处理输入并返回文本补全。这是一个纯文本输入、文本输出的接口。

确保您的请求保持在 8 MB 的主体限制内。上下文窗口支持最多 100,000 个 token，用于组合提示词和补全。如果未指定 max_tokens 值，模型默认生成 2,048 个 token。

Copycurl https://api.abliterated.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

请参阅定价页面了解 token 成本。错误和拒绝不会消耗您的预付额度。

流式响应

为了降低延迟并获得实时用户体验，通过将 stream 参数设置为 true 来启用流式输出。API 返回服务器发送事件 (SSE) 流。每个块包含部分文本更新。

流中的最后一个块包含请求的完整 token 使用统计信息。这使您能够实时准确跟踪成本。流式输出非常适合聊天界面或处理长无审查 AI 模型输出。

Copystream = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Tell the story in second person."}],
    stream=True,
)
for chunk in stream:
    if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

优雅地处理流错误。可能会发生网络中断，因此如果您的应用程序需要完整补全，请实现重试逻辑。

函数调用与工具

abliterated 模型支持结构化工具使用。在 tools 参数中定义你的工具，并指定 tool_choice 策略。模型可返回符合你工具模式的 JSON 对象。

此功能对于构建需要与外部 API 交互的代理或应用至关重要。无审查编码 LLM 能够可靠地处理复杂的 JSON 结构。你可以使用 temperature 和 top_p 等参数控制模型行为，以平衡创造力与确定性。

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.abliterated.cc/v1", apiKey: process.env.API_KEY });

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "uncensored",
  messages: [{ role: "user", content: "Draft a villain monologue for my game." }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);

确保您的工具定义是有效的 JSON。无效的架构可能导致响应中的解析错误。

JSON 模式

对于严格的结构化输出，将 response_format 设置为 {"type": "json_object"}。模型将强制其输出为有效的 JSON。这对于需要以编程方式解析结果的 API 集成非常有用。

JSON 模式与函数调用和流式输出同时工作。它确保您的下游解析器不会因格式错误的文本而崩溃。这对于需要可靠数据提取的无审查 LLM 在线应用特别有价值。

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.abliterated.cc/v1", api_key="YOUR_KEY")

resp = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarise this thread without softening it."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

请注意，强制使用 JSON 模式可能会略微增加延迟或减少模型推理的创造性。仅在需要严格格式时使用。

参数与限制

支持的参数包括 temperature、top_p、stop、seed、presence_penalty 和 frequency_penalty。调整这些参数以微调模型的输出风格。

速率限制为每分钟 300 个请求，每个 API 密钥最多支持 8 个并发请求。请求体不得超过 8 MB。若超出限制，API 将返回 429 错误。401 错误表示 API 密钥无效或缺失。预付额度仅对成功的 token 使用收费；错误和拒绝不收费。

硬性内容限制会拦截涉及未成年人的色情内容。违反此规则的请求将被拒绝且不计费。额度永不失效，你可以使用 USDT (TRC20) 或 USDC (Base) 充值。以 7 天有效的 $0.50 试用额度开始。